Main Content

このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。

Simulink を使用した深層学習

Simulink を使用した深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ に含まれている Deep Neural Networks ブロック ライブラリのブロックを使用するか、Computer Vision Toolbox™ に含まれている Analysis & Enhancement ブロック ライブラリの Deep Learning Object Detector ブロックを使用して、Simulink® モデルの深層学習機能を実装します。

Simulink の深層学習機能は、サポートされているコンパイラを必要とする MATLAB Function ブロックを使用します。ほとんどのプラットフォームでは、既定の C コンパイラが MATLAB® インストールで提供されます。C++ 言語を使用する場合は、互換性のある C++ コンパイラをインストールしなければなりません。サポートされているコンパイラのリストを確認するには、Supported and Compatible Compilers を開き、オペレーティング システムに対応するタブをクリックして、Simulink Product Family テーブルを見つけ、For Model Referencing, Accelerator mode, Rapid Accelerator mode, and MATLAB Function blocks 列に移動します。システムに複数の MATLAB 対応コンパイラがインストールされている場合は、mex -setup コマンドを使用して既定のコンパイラを変更できます。既定のコンパイラの変更を参照してください。

ブロック

Image Classifier学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用したデータの分類
Predict学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用した応答の予測
Stateful ClassifyClassify data using a trained deep learning recurrent neural network
Stateful PredictPredict responses using a trained recurrent neural network
Deep Learning Object DetectorDetect objects using trained deep learning object detector

トピック

イメージ

シーケンス

強化学習

コード生成